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书名 分批优化调度及差分进化算法/智能科学技术著作丛书
分类 经济金融-经济-企业经济
作者 王海燕//王万良//徐新黎//赵燕伟
出版社 科学出版社
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简介
目录

《智能科学技术著作丛书》序

前言

第1章 绪论

 1.1 引言

 1.2 分批优化调度问题

1.2.1 分批优化调度问题描述

1.2.2 分批调度策略

1.2.3 批量划分对系统性能的影响

1.2.4 分批优化调度问题分类

1.2.5 分批优化调度方法

1.2.6 现有研究分析

 1.3 差分进化算法

1.3.1 差分进化算法流程及进化策略

1.3.2 差分进化算法研究现状

 1.4 本书问题研究方法

1.4.1 问题研究思路

1.4.2 混合算法框架

 1.5 本书主要内容

 参考文献

第2章 基于差分进化算法的并行机分批优化调度

 2.1引言

 2.2问题描述与模型

 2.3 N=1问题的分析

 2.4 N>1问题的混合DE算法设计

2.4.1 编码解码方案

2.4.2 适应度函数

2.4.3 基于DE算法的全局搜索

2.4.4 基于问题特征的局部搜索

2.4.5 算法流程

2.4.6 算法复杂度分析

 2.5 仿真及分析

2.5.1 算例仿真

2.5.2 实例求解

 2.6 本章小结

 参考文献

第3章 基于差分进化算法的流水车间分批优化调度

 3.1引言

 3.2 非混排Flow-shop分批优化调度

3.2.1 问题描述

3.2.2 数学模型

3.2.3 N=1问题的分析

3.2.4 N>1问题的混合DE算法设计

3.2.5 仿真及分析

 3.3 混排Flow-shop分批优化调度

3.3.1 问题模型

3.3.2 传输批量约束下的分批传输策略

3.3.3 混合DE算法设计

3.3.4 仿真及分析

 3.4 本章小结

 参考文献

第4章 基于差分进化算法的作业车间分批优化调度

 4.1 引言

 4.2 等量分批策略下的Job-shop分批优化调度

4.2.1 问题模型

4.2.2 混合DE算法设计

4.2.3 仿真及分析

 4.3 一致子批划分策略下的Job-shop分批优化调度

4.3.1 问题模型

4.3.2 算法设计

4.3.3 仿真及分析

 4.4 可变子批划分策略下的Job-shop分批优化调度

4.4.1 问题模型

4.4.2 算法设计

4.4.3 仿真及分析

 4.5 模糊操作时间和模糊交货期下的多资源Job-shop分批优化调度

4.5.1 模糊操作时间和模糊交货期

4.5.2 调度问题模型

4.5.3 调度方法

4.5.4 仿真及分析

 4.6 基于差分进化算法的作业车间动态调度

4.6.1 基于周期和事件驱动的滚动窗口调度

4.6.2 作业车间动态调度模型

4.6.3 基于差分进化算法的再调度算法

4.6.4 仿真及分析

 4.7 本章小结

 参考文献

第5章 基于差分进化算法的流程工业间歇批处理与连续混合生产过程调度

 5.1 引言

 5.2 问题模型

5.2.1 变量定义

5.2.2 数学模型

 5.3 算法设计

5.3.1 编码方案

5.3.2 解码方案

5.3.3 进化操作设计

 5.4 仿真及分析

5.4.1 实验算例1

5.4.2 实验算例2

5.5 本章小结

参考文献

第6章 分批优化调度系统设计与实现

 6.1 引言

 6.2 系统总体设计

6.2.1 开发平台

6.2.2 总体框架

6.2.3 数据库支持

6.2.4 智能算法库

 6.3 系统功能实现

6.3.1 系统管理

6.3.2 基础信息管理

6.3.3 分批优化调度

 6.4 实例应用

6.4.1 作业车间调度实例

6.4.2 流水车间调度实例

 6.5本章小结

第7章 研究展望

内容推荐

王海燕、王万良、徐新黎、赵燕伟著的《分批优化调度及差分进化算法》考虑实际生产系统中存在的订单批量性,介绍差分进化算法在分批优化调度问题中的应用,系统介绍基于差分进化算法的并行机、流水车间、作业车间分批优化调度和流程工业批处理过程生产调度方法。利用算法变异操作具有保持个体上各维分量值总和不变的特性来处理问题中的批量划分约束,针对不同的问题,结合问题信息开发有效的优化求解方法,为实际环境中多品种、中小批量生产调度问题的研究提供借鉴和参考。

本书可供计算机科学、控制科学、系统科学、管理科学与工程和工业工程等领域从事生产调度、智能算法及相关丁程应用工作的科研人员阅读,也可作为相关专业的研究生和高年级本科生的参考书。

编辑推荐

由于生产调度问题的复杂性,寻找实用的优化求解方法一直是研究的重点。智能优化方法已被证明是解决复杂调度问题的一个重要途径,有着广阔的发展前景。其中,差分进化算法作为一种有效的群体搜索算法,因其原理简单、受控参数少和鲁棒性强等特点,受到众多学者的关注。由于该算法的变异操作具有保持个体分量值总和不变的特性,王海燕、王万良、徐新黎、赵燕伟著的《分批优化调度及差分进化算法》选用差分进化算法作为问题的优化手段,介绍并行机、流水车间、作业车间分批优化调度和流程工业批处理过程生产调度优化方法。

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更新时间:2025/11/23 4:51:26